package main.leetcode.clockin.October;

/**
 * 1024. 视频拼接
 *
 * <p>你将会获得一系列视频片段，这些片段来自于一项持续时长为 T 秒的体育赛事。这些片段可能有所重叠，也可能长度不一。
 *
 * <p>视频片段 clips[i] 都用区间进行表示：开始于 clips[i][0] 并于 clips[i][1] 结束。我们甚至可以对这些片段自由地再剪辑，例如片段 [0, 7] 可以剪切成
 * [0, 1] + [1, 3] + [3, 7] 三部分。
 *
 * <p>我们需要将这些片段进行再剪辑，并将剪辑后的内容拼接成覆盖整个运动过程的片段（[0, T]）。返回所需片段的最小数目，如果无法完成该任务，则返回 -1 。
 *
 * <p>示例 1：<br>
 * 输入：clips = [[0,2],[4,6],[8,10],[1,9],[1,5],[5,9]], T = 10 <br>
 * 输出：3 <br>
 * 解释： 我们选中 [0,2], [8,10], [1,9] 这三个片段。 然后，按下面的方案重制比赛片段： 将 [1,9] 再剪辑为 [1,2] + [2,8] + [8,9] 。
 * 现在我们手上有 [0,2] + [2,8] + [8,10]，而这些涵盖了整场比赛 [0, 10]。
 *
 * <p>示例 2： 输入：clips = [[0,1],[1,2]], T = 5 <br>
 * 输出：-1 <br>
 * 解释： 我们无法只用 [0,1] 和 [1,2] 覆盖 [0,5] 的整个过程。
 *
 * <p>示例 3：<br>
 * 输入：clips =
 * [[0,1],[6,8],[0,2],[5,6],[0,4],[0,3],[6,7],[1,3],[4,7],[1,4],[2,5],[2,6],[3,4],[4,5],[5,7],[6,9]],
 * T = 9 <br>
 * 输出：3 <br>
 * 解释： 我们选取片段 [0,4], [4,7] 和 [6,9] 。
 *
 * <p>示例 4：<br>
 * 输入：clips = [[0,4],[2,8]], T = 5 <br>
 * 输出：2 <br>
 * 解释： 注意，你可能录制超过比赛结束时间的视频。
 *
 * <p>提示：<br>
 * 1 <= clips.length <= 100 <br>
 * 0 <= clips[i][0] <= clips[i][1] <= 100 <br>
 * 0 <= T <= 100
 */
public class day24 {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(new day24().videoStitching(new int[][] {{0, 4}, {2, 8}}, 5));
    }

    //    /**
    //     * 动态规划
    //     *
    //     * <p>dp[i]表示覆盖区间[0, i)所需的最少子区间的数量<br>
    //     * 假设有片段[ai, aj]，且满足ai < i <= aj，那么容易推出[0, i) = [0, ai) + [ai, i)，进而有 dp[i] = dp[ai] + 1
    //     */
    //    public int videoStitching(int[][] clips, int T) {
    //        if (clips == null) {
    //            throw new NullPointerException();
    //        }
    //        int[] dp = new int[T + 1];
    //        // -1 是为了防止后续 +1 造成整形溢出
    //        Arrays.fill(dp, Integer.MAX_VALUE - 1);
    //        dp[0] = 0;
    //        for (int i = 1; i <= T; i++) {
    //            for (int[] clip : clips) {
    //                if (clip[0] < i && i <= clip[1]) {
    //                    dp[i] = Math.min(dp[i], dp[clip[0]] + 1);
    //                }
    //            }
    //        }
    //        return dp[T] == Integer.MAX_VALUE - 1 ? -1 : dp[T];
    //    }

    /** 贪心 */
    public int videoStitching(int[][] clips, int T) {
        if (clips == null) {
            throw new NullPointerException();
        }
        int[] maxR = new int[T];
        for (int[] clip : clips) {
            if (clip[0] < T) {
                maxR[clip[0]] = Math.max(maxR[clip[0]], clip[1]);
            }
        }
        /*
           res：结果
           pre：上一个已经使用的片段的最右端
           last：当前能使用的片段的最右端
        */
        int res = 0, pre = 0, last = 0;
        for (int i = 0; i < T; i++) {
            // 更新当前所能达到的最右端
            last = Math.max(last, maxR[i]);
            // 当前片段i与当前能达到的最右端相等，说明下一个位置无法被覆盖，不满足
            if (i == last) {
                return -1;
            }
            // 当前片段i达到上一个已经使用的片段的最右端，说明上一个片段已经完全被使用
            if (i == pre) {
                ++res;
                pre = last;
            }
        }
        return res;
    }
}
